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本帖最后由 冰点也疯狂 于 2020-2-26 14:42 编辑
) {/ u$ r+ p ~) a! `9 z4 d
( ?/ T5 D+ N1 v3 ~2 i3 X. ~( A1 D课程目录:
: d* S& z$ ~3 J1 y5 l. W01.第01课 机器学习中的微分与矩阵
; w. e+ b* N4 ^5 d- R( f6 r02.第02课 概率与凸优化
* H. Q! ^3 C: Q# y2 x H03.第03课 回归问题与应用
$ e1 d* k0 c3 Y04.第04课 决策树、随机森林、GBDT
5 M6 ~$ N5 o' M1 T* O' {05.第05课 SVM
* l% l% M6 l" }# e1 F6 w2 e06.第06课 最大熵与EM算法
z4 Z5 i1 _& t' A: ^, F7 q07.第07课 机器学习中的特征工程处理
# ~" Y7 ]/ ]! a; ~+ W. `, N0 h- r2 d1 r08.第08课 多算法组合与模型最优化$ b3 f( Q! _' n N8 `( N4 P
09.第09课 sklearn与机器学习实战
% Q' s0 s; ?0 ~+ r10.第10课 高级工具xgboost_lightGBM与建模实战
& _) |1 ~" Q$ e( b! e, k9 }11.第11课 用户画像与推荐系统
5 Y) v* r; z- |5 l3 H12.第12课 聚类% _# L$ D6 [) J
13.第13课 聚类与推荐系统实战9 U: ]* R$ v7 c& H! X% ?
14.第14课 贝叶斯网络
) n; S X( b6 L+ J" v. Q15.第15课 隐马尔科夫模型HMM- r1 b T) w" |5 L! z: F
16.第16课 主题模型- C. O, v9 C8 [7 w
17.第17课 神经网络初步% _" _- P4 w9 J4 |# ]( p, F
18.第18课 卷积神经网络与计算机视觉$ i* [& |' Y+ e& T
19.第19课 循环神经网络与自然语言处理; r9 M! e6 a0 G" L% ]. x- H& |
20.第20课 深度学习实践" j- }" n: J- j2 k# t W/ e
! S' K1 n- d7 F6 q" D
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